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Datenknappheit bezeichnet unzureichende Datenmengen für das Training von Machine-Learning-Modellen oder umfassende Analysen, was die Entwicklung präziser KI-Systeme behindert. Entdecken Sie Ursachen, Auswirkungen und Techniken zur Überwindung von Datenknappheit in KI und Automatisierung.
Modell-Kollaps ist ein Phänomen in der künstlichen Intelligenz, bei dem ein trainiertes Modell im Laufe der Zeit abbaut, insbesondere wenn es sich auf synthetische oder von KI generierte Daten stützt. Dies führt zu einer geringeren Vielfalt der Ausgaben, sicheren Antworten und einer verminderten Fähigkeit, kreative oder originelle Inhalte zu erzeugen.
Synthetische Daten sind künstlich generierte Informationen, die reale Daten nachahmen. Sie werden mithilfe von Algorithmen und Computersimulationen erstellt, um als Ersatz oder Ergänzung für echte Daten zu dienen. In der KI sind synthetische Daten entscheidend für das Training, Testen und Validieren von Machine-Learning-Modellen.
